智能手表在症状出现之前极其准确地检测病毒感染——现在，研究显示它们如何在大流行开始之前就能帮助阻止疫情的传播。
智能手表在症状出现之前极其准确地检测病毒感染——现在，研究显示它们如何在大流行开始之前就能帮助阻止疫情的传播。
早期检测疾病对于防止其传播至关重要——无论是COVID-19、流感还是普通感冒。然而，许多疾病在患者尚未意识到自己生病之前就已经处于最具传染性阶段。研究显示，44%的COVID-19感染是在患者出现症状之前的几天内传播的。
现在，阿尔托大学、斯坦福大学和德克萨斯农工大学的研究人员发布了一项研究，模拟智能手表如何提供一种简单有效的方法，以显著减少无意识传播疾病的预症状或无症状患者。该研究于3月4日发表在《PNAS Nexus》期刊上，揭示了一种强有力的疫情管理新工具。
“与疫情期间不同，我们现在有了关于疫情如何发展的具体数据，以及不同措施在遏制传播方面的有效性。此外，穿戴技术在检测感染的早期生理迹象方面非常有效，因此我们现在准备得更充分了，”来自芬兰阿尔托大学的Märt Vesinurm说。
早期的“提示”如何扭转疫情曲线
大量研究证明，可穿戴设备在识别各种疾病的生理标志方面的准确性，通常在佩戴者自己察觉到之前的几天。例如，智能手表可以以88%的准确率判定您是否正在感染COVID-19，依据的指标包括呼吸和心率、皮肤温度等。而流感的准确率则上升到90%。Vesinurm表示，通常情况下，当人们意识到自己生病后，社交接触会减少66%-90%，即便在非疫情情况下也是如此。
“即使在低合规性的情况下，如果人们收到及早警告采取自我隔离的措施，其影响也是显著的。仅仅是智能手表检测后的66%-75%社交接触减少——考虑到这与您通常在感冒症状出现时所采取的措施相当——可以导致与在症状出现时隔离的人相比，疾病传播下降40%-65%,” Vesinurm说。
值得注意的是，研究表明，较高的合规率，例如在疫情情况下的合规率，可以有效地阻止疾病的发展。那么，智能手表能否帮助我们管理潜在的H5N1（禽流感）疫情呢？
“我认为没有理由不这样做，”Vesinurm说。“随着我们收集更多关于不同疾病如何影响这些测量的具体数据，我们完全有理由区分疾病，从禽流感和艾滋病到普通感冒，特别是当这些数据与先进的机器学习方法以及用户的其他数据结合使用时。”
更智能的大流行政策
这组研究人员首次从大量经过同行评审的流行病学、生物学和行为研究中获取现实世界数据，将其结合在一起，数学建模疾病在群体层面如何传播。通过这强有力的数据与技术的结合，Vesinurm展望了一个未来，智能手表将改变我们在个人和政策层面上应对大流行的方式。
“人们习惯于使用可穿戴设备，并且可能会信任它们。虽然它们尚未进行诊断，但可以帮助让不受欢迎的措施如口罩、封锁和侵入性测试更加有针对性，而不再是一种粗暴的工具，”他说。从智能手表发出的早期警告将成为采取其他行动的提示，例如进行PCR测试、佩戴口罩或“不要去看您的奶奶”。采取的措施将取决于当时的社会背景和个人对风险的评估。
拥有这些信息不仅使个人能够做出确保他们的亲人或社区安全的选择，也为决策者提供了强有力的工具。
“政府可能会发现，在大流行情况下，为每个想要的人提供一块智能手表是最具成本效益的——虽然这当然有其自身的伦理考虑，”Vesinurm说。“无论如何，早期检测就在我们指尖，我看到很多希望的理由。”
